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J-GLOBAL ID：201702227839568960   整理番号：17A0452625

不均一ネットワーク上の不平衡Bi酔歩によるマイクロRNA疾患関連性を予測するための新しいアプローチ【Powered by NICT】

A novel approach for predicting microRNA-disease associations by unbalanced bi-random walk on heterogeneous network

著者 (2件)： Luo Jiawei (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Xiao Qiu (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 66  ページ： 194-203  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロRNA(miRNA)は,転写後レベルにおけるそれらの標的を調節することにより重要な役割を果たしている。潜在的miRNA-疾患関連の同定はヒト多因子性疾患の病因の解明に役立つであろう。いくつかの計算モデルは,予測された標的遺伝子に基づく新しいmiRNA-疾患関連を明らかにするために開発されてきた。しかし,実験的に検証されたmiRNA-標的相互作用の不十分な数だけでなく予測標的遺伝子の相対的に高い偽陽性と偽陰性率のために,顕著な性能を得るために,これら予測モデルのための未だ挑戦的である。本研究の目的は,疾患のmiRNA候補を優先順位付けすることである。は,最初に異種ネットワーク,疾病類似性ネットワーク,miRNA機能的類似性ネットワークと既知miRNA-疾患関連ネットワークを構築した。,異種ネットワーク(BRWH)に不平衡なバイランダム歩行ベースのアルゴリズムを採用して,二部部分グラフを利用することにより,潜在的関連性を発見することである。5倍交差検証法に基づいて,提案したネットワークに基づいた方法は22種のヒト疾患のための0.782から0.907までの範囲のAUC値とほぼ0.846の平均AUCを達成した。実験はBRWHはいくつかの一般的な方法と比較して優れた性能を達成することができることを示した。添加では,いくつかの一般的な疾患の事例研究は,疾患関連miRNA候補の優先順位付けに関する筆者らの提案手法の優れた性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  予測モデル ,  ヒト ,  部分グラフ ,  *ネットワーク ,  病因 ,  交差検証法 ,  *酔歩 ,  類似性 ,  計算モデル
準シソーラス用語： 異種ネットワーク ,  偽陰性率 ,  誤検出 ,  標的遺伝子 ,  *マイクロRNA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 疾患意味的類似性 ,  疾患miRNA予測 ,  miRNA-疾患関連 ,  miRNA類似性 ,  不均一ネットワーク

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (8件)： 不均一 ,  不平衡 ,  Bi ,  酔歩 ,  マイクロRNA ,  疾患 ,  関連性 ,  予測